C#/C++/Fortran 在32位/64位下数学计算性能对比

测试平台

在我的上一篇博客中对比了VS2010中C#和C++在运算密集型程序中的性能。上一篇博客的链接:

http://www.cnblogs.com/ytyt2002ytyt/archive/2011/11/24/2261104.html

当时是在AMD 速龙9650 CPU(4核心)下的测试结果。

 

随着VS2012、Intel Parallel Studio XE 2013中新一代编译器的发布,再测试一下VC11编译器相对于VC10的提升,以及.net4.5 .net4.0对C#的性能区别。Fortran则使用了最新的 Intel Parallel Studio XE 2013。另外Fortran作为老牌的科学计算语言,也试图重点测试一下相对于现代主流编程语言C++和C#在性能上的差异。Fortran作为汇编后最早诞生的编程语言,其矩阵运算非常方便,几十年间长期占据了性能上的宝座。Fortran 90/95、Fortran2003/2008 又加入大量现代语言特性,在20年前就内置了并行化的支持。

 

测试平台:

CPU Intel Xeon E3 1230v2 3.5G 4核8线程

Win7 64bit

编译器:

C++          VC11(VS2012)

Fortran      Intel Parallel Studio XE 2013

C#           .net4.0 .net4.5

 

测试代码

不过为了公平起见,下列的测试中只使用了一个线程,没有并行化,也没有矩阵运算,均为默认参数编译。

C#和C++代码和之前的测试程序一样

C++代码:

C++代码#include <stdio.h> 
#include <stdlib.h> 
#include <time.h> 
#include <math.h> //为cin cout 提供
#include <iostream>
using namespace std;#define INTEG_FUNC(x) fabs(sin(x)) //计算公式double dclock(void); int main(void) 
{ unsigned int i, j, N; double step, x_i, sum; double start, finish, duration, clock_t; double interval_begin = 0.0; double interval_end = 2.0 * 3.141592653589793238; start = clock(); //初始时间printf(" \n"); printf(" Number of中文 | Computed Integral | \n"); //Win7下中文显示正常printf(" Interior Points | | \n"); for (j=2;j<27;j++) {  N = 1 << j;step = (interval_end - interval_begin) / N; sum = INTEG_FUNC(interval_begin) * step / 2.0; for (i=1;i<N;i++) { x_i = i * step; sum += INTEG_FUNC(x_i) * step; } sum += INTEG_FUNC(interval_end) * step / 2.0; //printf(" %10d | %14e | \n", N, sum); printf(" %14e  \n", sum); } finish = clock(); //结束时间duration = (finish - start); printf(" \n"); printf(" time = %10e \n", duration); printf(" \n"); int tempA;cin>>tempA;return 0; 
}

C#代码:

C#代码using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;namespace ConsoleApplication1
{class Program{static void Main(string[] args){int time = System.Environment.TickCount;  //添加计时器#regionint i, j, N;double step, x_i, sum;double start, finish, duration, clock_t;double interval_begin = 0.0;double interval_end = 2.0 * 3.141592653589793238;for (j = 2; j < 27; j++){N = 1 << j;step = (interval_end - interval_begin) / N;sum = Math.Abs(Math.Sin(interval_begin)) * step / 2.0;for (i = 1; i < N; i++){x_i = i * step;sum += Math.Abs(Math.Sin(x_i)) * step;}sum += Math.Abs(Math.Sin(interval_end)) * step / 2.0;Console.Write(sum.ToString() + "\r\n");}Console.Write((System.Environment.TickCount - time).ToString());Console.ReadLine();#endregion}}
}

 

Fortran代码:

image

 

Fortran代码program ForAllProgramimplicit nonereal(8) :: time1,time2integer :: i,j,k,Nreal(8) :: step, x_i, sreal(8) :: interval_begin = 0.0real(8) :: interval_end = 2.0 * 3.141592653589793238real, allocatable :: ArrySum(:)	!          call CPU_TIME(time1)do j = 2, 26N=2**j !N = 1 << j;  位操作用乘方操作代替step = (interval_end - interval_begin) / N;s = Abs(Sin(interval_begin)) * step / 2.0;do i = 1, N-1 !这里对应于C++的<N是N-1x_i = i * step;s =s+ Abs(Sin(x_i)) * step;end dos =s+ Abs(Sin(interval_end)) * step / 2.0;print *, send docall CPU_TIME(time2)print *,time2-time1end program

注意Fortran中用乘方代替了位操作,另外Do循环到N-1对应于C++中的<N

 

测试结果

image

 

时间单位:毫秒

image

时间单位:毫秒 越小越好

image

测试结论

C#在.net 4.5 和.net 4.0相比,性能只是在.net4.5的32bit中略有提升。奇怪的是.net4.5中,32bit的性能居然高于64bit的性能。

C++ 在VS2012比VS2010有了显著的提升,微软的C++CX 性能可能和Intel的C++性能相近了。64bit性能显著高于32bit性能。

Fortran在运算密集型的问题中,性能极其恐怖,甚至超常我原本的想象。未加任何优化,性能超过C++的3倍,是C#的5-6倍。数值计算的王者看了还是非Fortran莫属。如此高的性能可能是因为:默认即可充分利用到Simd向量化(本机的AVX指令集)。而C++即使启用了Intel的向量化编译(Intel默认是启用的),因为复杂的语法也很难充分实现自动向量化。需要加入向量化编译指令,如#program simd 等,甚至需要手工编码向量化(如OpenCV中的优化实现)。这样程序优化的工作量和程序复杂度将会大为提升。

可见进行大规模科学计算,Fortran仍然是最适合的选择,再加上大量现存的数学计算类库都是由Fortran编写,语法也相对简单,确实是数值计算的绝配。

C++在与系统底层交互中则有先天的优势;C#适合表现层开发和整体架构设计,最为便捷优雅。

 

展望

下一篇将继续测试CPU并行化以及GPU加速的性能。根据以往的经验,GTX460级别的显卡在float类型的计算中,优化后能达到CPU单线程的10-20倍性能。但考虑到CPU多核心并行后,以及Fortran向量化恐怖的性能,估计最终GPU的优势不会那么大,可能只有2-3倍的优势吧。对于双精度计算,由于桌面级显卡的双精度只有单精度的1/8(tesla运算卡是1/2,但价格昂贵,最新的开普勒110架构tesla k20 和Titans则是1/3,理论双精度超过1T ),所以估计费米核心tesla双精度也只能达到8线程CPU并行的2-3被,开普勒或许能更高些。不过这些只是推测,待到下次测试后才能见分晓。

 

本文地址: 杨韬的学习备忘录 http://www.cnblogs.com/ytyt2002ytyt/archive/2013/04/02/2996718.html

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